FP16FP16 ：FP32 是指 Full Precise Float 32 ，FP 16 就是 float 16。更省内存空间，更节约推理时间。Half2Mode ：tensorRT 的一种执行模式（execution mode ），这种模式下 图片上相邻区域的 tensor 是 以16位 交叉存储的方式 存在的。而且在 batchsize 大于 1的情况下，这种模式的运行速度是最快的。（Ha
ResNet：(1) 152层网络，ILSVRC2015比赛第一名(2) Highway Network：神经网络的深度对其性能非常重要，但是网络越深训练难度越大，Highway NetWork允许的目标就是解决极深的神经网络难以训练的问题。Highway Network相当于修改了每一层的激活函数，此前的激活函数只是对输入做一个非线性变换，该网络则允许保留一定比例的原始输入x。因此前面一层的信息
原理AlexNet，VGG，GoogLeNet 等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，研究人员发现网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。但是当模型加深以后，网络变得越来越难训练，这主要是由于梯度弥散现象造成的。在较深层数的神经网络中间，梯度信息由网络的末层逐层传向网络的首层时，传递的过程中会出现梯度接近于0 的现象。网络层数越深，梯度弥散现象可能会越严重。为了解决这个问题，研究
resnet简介知识点简介1.两层及三层的ResNet残差学习模块： 2.下图为ResNet不同层数时的网络配置，[ ]表示一个残差学习模块。 3.34层的残差网络如下：代码中blocks的搭建过程1.在主函数中运行resnet_v2_152(),用来创建152层的resnet网络。with slim.arg_scope(resnet_arg_scope(is_training=False)):
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2024-09-01 12:24:41
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ResNet的介绍为什么要用ResNet我们都知道：在训练卷积神经网络的过程中，当浅层的神经网络训练效果较差时，可以通过适当地加深网络的层数，从而获取一个优化效果更好的模型。这是因为随着网络的深度的增加，网络所能提取的信息就能更加的丰富。然而在实际的实验过程中，我们会发现：随着网络深度的加深，训练集的loss首先会逐渐下降，然后趋于平缓；当我们继续加深网络的深度时，训练集的loss反而开始上升。也
PyTorch实战使用Resnet迁移学习项目结构项目任务项目代码网络模型测试 项目结构数据集存放在flower_data文件夹cat_to_name.json是makejson文件运行生成的TorchVision文件主要存放本项目实战代码项目任务项目描述：对花进行分类 项目数据集：102种花的图片，数据集下载https://www.kaggle.com/datasets/eswarkamine
前言一、Resnet论文精读引入残差残差块ResNet50模型基本构成BN层Resnet50总体结构二、Resnet50代码复现完整代码 前言如果说在CNN领域一定要学习一个卷积神经网络，那一定非Resnet莫属了。 接下来我将按照：Resnet论文解读、Pytorch实现ResNet50模型两部分，进行讲解，博主也是初学者，不足之处欢迎大家批评指正。预备知识：卷积网络的深度越深，提取的特征越高
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2024-03-19 13:52:15
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TensorRT理论一. TensorRT介绍TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持Tensorflow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有
前面一篇内容讲解了如何利用Pytorch实现ResNet，这一篇我们用ResNet18实现一个二分类。接下来从模型、数据及训练三个方面展开。一、目标利用ResNet18将以下数据分为两类class_0class_1二、模型ResNet系列的模型在上一篇已经详细介绍了，这里采用ResNet18。1. 模型导入在torchvision库中已经有一些常用模型，我们这里直接引入即可。from torchv
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2024-10-26 07:43:36
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这俩天摸鱼玩耍有些多 (比平时多)，电脑 (另一台有双系统的) 忘了带着了… 我的环境和代码都在那台机子上呢… 彳亍口巴，windows 上新配置一个TensorRT环境咱就根据官方指南 TensorRT 8.4.1 来搞：https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html有一句：Starting in Te
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2024-04-11 22:27:06
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关键词: python c 混合编程简介首先应该明确，tensorrt是c写的，而且是没有开源的。同时其提供的sample中有c++的和python的。这里我们解析一下tensorrt python的使用解析，为什么能调c的部分。1. c使用的动态库下载tensorrt ，解压之后在lib文件夹下有所有c/c++使用的动态库。可以将路径加入到环境变量：$LD_LIBRARY_PATH。Linux系统就可以发现这些动态库了。在c/c++使用的时候，只需要相关的头文件和这些动态库就ok了，然后按.
原创
2021-09-07 10:51:15
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推理代码：// tensorRT include
#include <NvInfer.h>
#include <NvInferRuntime.h>
// cuda include
#include <cuda_runtime.h>
// system include
#include <stdio.h>
#include <ma
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2023-12-23 23:05:23
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框架介绍TensorRT的流程：输入是一个预先训练好的FP32的模型和网络，将模型通过parser等方式输入到TensorRT中，TensorRT可以生成一个Serialization，也就是说将输入串流到内存或文件中，形成一个优化好的engine，执行的时候可以调取它来执行推断（Inference）。只要理解框架的运作方式，就很容易利用官方给的samples和手册进行代码的魔改了。插件支持Plu
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2024-05-27 19:57:08
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什么是TensorRTTensorRT是由Nvidia推出的C++语言开发的高性能神经网络推理库，是一个用于生产部署的优化器和运行时引擎。其高性能计算能力依赖于Nvidia的图形处理单元。它专注于推理任务，与常用的神经网络学习框架形成互补，包括TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet等。可以直接载入这些框架的已训练模型文件，也提供了API接口通过编程自行构建模型。&
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2024-04-25 14:07:01
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文章目录1、什么是TensorRT2、流程3、推荐方案3.1 视频作者的方案3.2 方案优缺点3.3 方案具体过程4、如何正确导出ONNX，并在C++中推理4.1 指定维度时不加int与加int4.1.1 指定维度时不加int4.1.2 指定维度时加int5、如何在C++中使用起来6、动态batch和动态宽高的处理方式6.1 动态batch的指定6.2 动态宽高的指定7、实现一个自定义插件参考：
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2024-08-31 19:49:36
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满满干货~
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2022-01-06 14:58:03
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1、下载对应的版本 NVIDIA TensorRT 7.x Download NVIDIA TensorRT is a platform for high performance deep learning inference. TensorRT works across all NVIDIA GP
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2019-12-26 11:00:00
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1.cmake升级 cmake --version 3.10.0 1）卸载cmake sudo apt-get remove cmake 2）下载cmake源码 从https://cmake.org/download/下载cmake源码，如cmake-3.17.1.tar.gz 3）在cmake源码 ...
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2021-10-20 10:32:00
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解压安装包
version="6.0.1.8"os="Ubuntu-16.04"arch=$(uname -m)cuda="cuda-10.2"cudnn="cudnn7.6"tar xzvf TensorRT-${version}.${os}.${arch}-gnu.${cuda}.${cudnn}.tar.gz
解压得到TensorRT-6.0.1.8的文件夹，将里边的lib绝对路径添加到环
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2020-07-22 14:48:00
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TensorRT 是 NVIDIA 自家的高性能推理库，其列出了各资料入口，如下：本文基于当前
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2023-02-05 09:49:45
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